近日，中國信息通信研究院與人工智能關鍵技術和應用評測工業(yè)和信息化部重點實驗室依托AISHPerf基準體系，聯(lián)合業(yè)界伙伴共同開展面向大模型的算子級適配生態(tài)構建工作。這一舉措標志著大模型產業(yè)正朝著更加精細化、標準化的方向發(fā)展，而在此過程中，夯實云網(wǎng)基礎成為當務之急。
大模型進入快速發(fā)展期
當前，人工智能技術正經歷著由弱人工智能向強人工智能的深刻轉變。2023年的“百模大戰(zhàn)”不僅展示了AI技術的蓬勃生機，更將AI大模型推向了產業(yè)新型基礎設施的舞臺中央。這一年，大模型開始為千行百業(yè)提供智能服務，其強大的通用性和泛化能力使得各行各業(yè)都能享受到AI帶來的便利與效率提升。因此，2023年也被譽為大模型的部署和變現(xiàn)元年，標志著大模型技術正式進入快速發(fā)展期。
在這一階段，大模型的應用場景不斷拓寬，從文本生成、圖像識別到語音識別，再到跨模態(tài)的綜合應用，大模型展現(xiàn)出了前所未有的靈活性和適應性。
大模型關聯(lián)產業(yè)同步井噴式發(fā)展
伴隨著大模型的快速發(fā)展，與其相關的應用、平臺、算力等衍生產業(yè)也迎來了井噴式的增長。在應用層面，越來越多的企業(yè)和開發(fā)者開始基于大模型構建自己的產品和服務，以滿足市場的多樣化需求。在平臺層面，各大云服務商紛紛推出了大模型訓練和推理平臺，為開發(fā)者提供了便捷的開發(fā)和部署環(huán)境。而在算力層面，隨著大模型對計算資源的需求日益增加，算力產業(yè)也迎來了前所未有的發(fā)展機遇。
然而，在這股井噴式的發(fā)展浪潮中，也暴露出了一些問題。其中最為突出的便是大模型與底層軟硬件之間的兼容性問題。不同尺寸、類型的大模型對算力的需求各不相同，而現(xiàn)有的芯片軟件棧、中間件以及開發(fā)框架等并不能完全滿足這一需求。這就導致了在實際應用中，大模型的性能往往無法充分發(fā)揮，甚至會出現(xiàn)一些不可預測的問題。
進一步夯實大模型技術底座
為了確保大模型行業(yè)能夠高速穩(wěn)健地發(fā)展，我們必須從多個角度出發(fā)，進一步夯實大模型的技術底座。其中，運營商作為連接大模型與底層軟硬件的關鍵橋梁，扮演著至關重要的角色。
首先，隨著大模型應用的日益廣泛，其面臨的安全風險也不斷增加。因此，運營商需要加強網(wǎng)絡安全防護，確保大模型的數(shù)據(jù)和隱私不會被泄露或濫用。
其次，大模型對算力的需求是動態(tài)變化的，而現(xiàn)有的算力資源卻是有限的。因此，運營商需要建立一套高效的算力分配機制，確保算力資源能夠根據(jù)實際需求進行動態(tài)調整和優(yōu)化。
最后，云網(wǎng)作為大模型運行的基礎設施，其性能和穩(wěn)定性直接影響著大模型的性能和用戶體驗。因此，運營商需要不斷優(yōu)化云網(wǎng)架構，提高云網(wǎng)的帶寬、延遲和可靠性等指標，以確保大模型能夠在任何時間、任何地點都能獲得穩(wěn)定、高效的運行環(huán)境。
